Кафедра экономики и управления курсовая работа по курсу: «Информационные технологии управления запасами» на тему: Управление запасами ЧП «Шека А. А.»

Вид материалаКурсовая
Подобный материал:
1   2   3   4
РАЗДЕЛ 3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ЧП «Шека А.А.»


Главная задача управления запасами характеризуется неоднократным размещением и получением заказов определенных объёмов продукции (запасов) в определенный момент времени.

Максимальный желательный запас определяет уровень запаса, экономически целесообразный в данной системе управления запасами. Этот уровень может превышаться. В различных системах управления максимальный желательный запас используется как ориентир при расчете объема заказа.

Пороговый уровень запаса используется для определения момента времени выдачи очередного заказа.

Текущий запас соответствует уровню запаса в любой момент учета. Он может совпасть с максимальным желательным уровнем, пороговым уровнем или гарантийным запасом.

Гарантийный (или страховой) запас предназначен для непрерывного снабжения потребителей в случае непредвиденных обстоятельств.

Под пространством склада понимают или объем, или площадь (в данном случае объем), которая необходима для размещения товара.
Общие затраты на хранение единицы каждого вида продукции на единицу времени определяется как сумма расходов на хранение товара каждого вида):

  (1)
Необходимо минимизировать затраты на хранение, учитывая следующие ограничения :

(2)
  
Первое ограничение определяет, что суммарное пространство для хранения продукции всех видов товаров не должно превышать пространства реального склада.
Второе ограничение (дополнительное) соответствует экономическому содержанию объема заказов, которое не может быть отрицательным. Для решения этой задачи рассчитаем оптимальный объем заказа без учета вместимости склада по формуле:

(3)
  
Учитывая вместимость склада и вместимость каждого вида продукции, проверим соответствие первому ограничению:


   (4)
Проверка не дала положительных результатов, значит нужно найти оптимальную стратегию управления запасами на ЧП «Шека А.А.». Оптимальный объем заказа каждого вида товара определяют емкость склада в строгом уравнении:

(5)
  
Для решения оптимизационных задач используют метод Лагранжа. Для этого функция Лагранжа записывается в следующем виде:

(6)

где множитель Лагранжа.


Для определения оптимальных значений объемов запасов необходимо вычислить производные по объему заказа каждого вида товара и множитель Лагранжа и приравнять их к 0 :

(i = 1, 2, n) (7)

Последнее уравнение означает, что условие вместимости состава должна выполняться в форме уравнений.

Из первых уравнений следует, что оптимальный объем заказа каждого товара определяется по формуле :

(8)
  
   - Второй множитель в знаменателе показывает вместимость склада. Оптимальный объем заказа зависит от оптимального значения множителя Лагранжа.


Для определения выполняется следующее действие:


Так как по определению оптимального значения множитель Лагранжа не может быть положительным, так что величину множитель постепенно уменьшают на достаточно маленький размер и используют ее для определения объемов пополнения запасов, при этом контролируют ограничения по емкости склада. Размер Лагранжа будет оптимальной, когда необходимый объем склада будет равным объему состава, который сейчас есть (или составляет резерв 0,1% от общей вместимости состава).
Для решения поставленной задачи зададим интервал переменных от 0 с шагом 0,1. Определим для каждого значения объем пополнения запасов каждого вида товара по формуле (8).

Используя данные таблицы 3 делаем итерацию:


Таблица 4.Итерации


λ

-3,500

-3,510

-3,520

-3,530

-3,540

-3,543

-3,550

-0,735

-0,740

-0,745

у1

20,482

20,462

20,442

20,421

20,401

20,395

20,381

30,485

30,451

30,418

у2

1,731

1,729

1,727

1,726

1,724

1,723

1,722

2,576

2,573

2,570

у3

1,580

1,578

1,577

1,575

1,574

1,573

1,572

2,352

2,349

2,346

у4

5,017

5,012

5,007

5,002

4,997

4,996

4,992

7,467

7,459

7,451

у5

1,490

1,488

1,487

1,485

1,484

1,483

1,482

2,217

2,215

2,212

у6

5,929

5,923

5,918

5,912

5,906

5,904

5,900

8,825

8,815

8,806

у7

7,118

7,110

7,103

7,096

7,089

7,087

7,082

10,594

10,582

10,570

у8

26,876

26,849

26,823

26,796

26,770

26,762

26,743

40,001

39,957

39,913

у9

9,675

9,666

9,656

9,647

9,637

9,634

9,628

14,400

14,385

14,369

у10

62,567

62,505

62,443

62,381

62,320

62,302

62,259

93,122

93,020

92,918

у11

145,673

145,528

145,384

145,241

145,098

145,055

144,955

216,814

216,576

216,339

у12

6,880

6,873

6,867

6,860

6,853

6,851

6,846

10,240

10,229

10,218

у13

4,838

4,833

4,828

4,823

4,819

4,817

4,814

7,200

7,192

7,184

у14

11,411

11,400

11,388

11,377

11,366

11,362

11,355

16,984

16,965

16,946

у15

22,501

22,478

22,456

22,434

22,412

22,405

22,390

33,489

33,453

33,416

у16

5,913

5,907

5,901

5,895

5,889

5,888

5,884

8,800

8,791

8,781

у17

2,722

2,720

2,717

2,714

2,711

2,711

2,709

4,052

4,047

4,043

у18

12,849

12,836

12,824

12,811

12,798

12,795

12,786

19,124

19,103

19,082

у19

16,770

16,754

16,737

16,721

16,704

16,699

16,688

24,961

24,933

24,906

у20

2,992

2,989

2,986

2,983

2,980

2,979

2,977

4,453

4,448

4,443

у21

24,188

24,164

24,140

24,116

24,093

24,086

24,069

36,001

35,961

35,922

у22

10,946

10,935

10,925

10,914

10,903

10,900

10,892

16,292

16,274

16,256

у23

18,168

18,150

18,132

18,114

18,096

18,091

18,079

27,041

27,011

26,981

у24

1,064

1,063

1,062

1,061

1,060

1,060

1,059

1,584

1,582

1,580

у25

7,633

7,625

7,618

7,610

7,603

7,600

7,595

11,360

11,348

11,335

у26

2,433

2,430

2,428

2,425

2,423

2,422

2,421

3,620

3,616

3,613

у27

2,433

2,430

2,428

2,425

2,423

2,422

2,421

3,620

3,616

3,613

у28

17,006

16,989

16,973

16,956

16,939

16,934

16,923

25,312

25,284

25,256

у29

35,807

35,771

35,736

35,701

35,665

35,655

35,630

53,293

53,235

53,177

у30

1,972

1,970

1,968

1,966

1,964

1,963

1,962

2,935

2,931

2,928

а1 y1

6,145

6,139

6,132

6,126

6,120

6,119

6,114

9,145

9,135

9,125

а2y2

0,865

0,865

0,864

0,863

0,862

0,862

0,861

1,288

1,287

1,285

а3 y3

0,948

0,947

0,946

0,945

0,944

0,944

0,943

1,411

1,409

1,408

а4 y4

1,003

1,002

1,001

1,000

0,999

0,999

0,998

1,493

1,492

1,490

а5y5

0,447

0,446

0,446

0,446

0,445

0,445

0,445

0,665

0,664

0,664

а6 y6

1,186

1,185

1,184

1,182

1,181

1,181

1,180

1,765

1,763

1,761

а7 y7

3,274

3,271

3,268

3,264

3,261

3,260

3,258

4,873

4,868

4,862

а8y8

10,750

10,740

10,729

10,718

10,708

10,705

10,697

16,000

15,983

15,965

а9 y9

3,870

3,866

3,862

3,859

3,855

3,854

3,851

5,760

5,754

5,748

а10y10

6,257

6,250

6,244

6,238

6,232

6,230

6,226

9,312

9,302

9,292

а11y11

2,913

2,911

2,908

2,905

2,902

2,901

2,899

4,336

4,332

4,327

а12y12

2,752

2,749

2,747

2,744

2,741

2,740

2,739

4,096

4,092

4,087

а13y13

1,935

1,933

1,931

1,929

1,927

1,927

1,926

2,880

2,877

2,874

а14y14

6,847

6,840

6,833

6,826

6,820

6,817

6,813

10,190

10,179

10,168

а15y15

4,500

4,496

4,491

4,487

4,482

4,481

4,478

6,698

6,691

6,683

а16y16

2,365

2,363

2,360

2,358

2,356

2,355

2,353

3,520

3,516

3,512

а17y17

0,898

0,897

0,897

0,896

0,895

0,895

0,894

1,337

1,336

1,334

а18y18

0,899

0,899

0,898

0,897

0,896

0,896

0,895

1,339

1,337

1,336

а19y19

6,708

6,702

6,695

6,688

6,682

6,680

6,675

9,984

9,973

9,962

а20y20

2,992

2,989

2,986

2,983

2,980

2,979

2,977

4,453

4,448

4,443

а21y21

9,675

9,666

9,656

9,647

9,637

9,634

9,628

14,400

14,385

14,369

а22y22

2,189

2,187

2,185

2,183

2,181

2,180

2,178

3,258

3,255

3,251

а23y23

7,267

7,260

7,253

7,246

7,239

7,236

7,231

10,816

10,804

10,793

а24y24

0,851

0,851

0,850

0,849

0,848

0,848

0,847

1,267

1,266

1,264

а25y25

3,053

3,050

3,047

3,044

3,041

3,040

3,038

4,544

4,539

4,534

а26y26

0,122

0,122

0,121

0,121

0,121

0,121

0,121

0,181

0,181

0,181

а27y27

0,487

0,486

0,486

0,485

0,485

0,484

0,484

0,724

0,723

0,723

а28y28

5,102

5,097

5,092

5,087

5,082

5,080

5,077

7,593

7,585

7,577

а29y29

2,148

2,146

2,144

2,142

2,140

2,139

2,138

3,198

3,194

3,191

а30y30

1,972

1,970

1,968

1,966

1,964

1,963

1,962

2,935

2,931

2,928

Sаi yi - A

0,421

0,322

0,223

0,124

0,025

-0,004

-0,073

49,464

49,300

49,137



После проведения итерации принимаем оптимальное значение λ равным -3,575, т.к. резерв имеющейся площади склада значительно превышает необходимое пространство для хранения товаров. Используя оптимальные значения уi (объём пополнения запасов), находящиеся в выделенном столбце, определяем остальные характеристики системы управления запасами, с помощью классической модели.


Таблица 5. Оптимизированные характеристики системы управления запасами

№ товара, i

Yi*

Ti*

Tbi*

Ybi*

Zi

Z

1,000

20,395

1,483

0,133

1,833

40,527

784,879

2,000

1,723

1,149

0,133

0,200

5,708

3,000

1,573

1,049

0,133

0,200

6,252

4,000

4,996

1,817

0,133

0,367

6,618

5,000

1,483

1,483

0,133

0,133

2,947

6,000

5,904

1,817

0,133

0,433

7,821

7,000

7,087

1,198

0,133

0,789

21,594

8,000

26,762

1,285

0,133

2,778

70,903

9,000

9,634

1,285

0,133

1,000

25,525

10,000

62,302

2,569

0,133

3,233

41,266

11,000

145,055

5,745

0,133

3,367

19,216

12,000

6,851

1,285

0,133

0,711

18,151

13,000

4,817

1,285

0,133

0,500

12,763

14,000

11,362

1,049

0,133

1,444

45,156

15,000

22,405

1,817

0,133

1,644

29,681

16,000

5,888

1,285

0,133

0,611

15,599

17,000

2,711

1,414

0,133

0,256

5,925

18,000

12,795

3,071

0,133

0,556

5,932

19,000

16,699

1,285

0,133

1,733

44,244

20,000

2,979

0,812

0,133

0,489

19,731

21,000

24,086

1,285

0,133

2,500

63,813

22,000

10,900

1,817

0,133

0,800

14,439

23,000

18,091

1,285

0,133

1,878

47,931

24,000

1,060

0,908

0,133

0,156

5,615

25,000

7,600

1,285

0,133

0,789

20,137

26,000

2,422

3,633

0,133

0,089

0,802

27,000

2,422

0,255

0,133

1,267

125,759

28,000

16,934

1,483

0,133

1,522

33,650

29,000

35,655

3,317

0,133

1,433

14,170

30,000

1,963

0,812

0,133

0,322

13,005